A Genetic algorithm for Objective formulation effect on the shortfall of retirees in developing countries: a case study in Iran
محل انتشار: مجله مالی ایران، دوره: 7، شماره: 1
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 208
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFIFSA-7-1_005
تاریخ نمایه سازی: 14 آذر 1401
چکیده مقاله:
The certainty about retirement income is dependent on the longevity and the selected investment policy by individuals during their working years. Attention to longevity and investment risks is of high significance in making enough income for retirees. In this research, the impact of the objective formulation selection on investment decisions has been investigated. Two functions including terminal wealth objective formulation and retirement income objective formulation are applied to investigate these decisions. Based on the investment alternatives, ۵ asset classes including Equity, Certificate of deposit (cash), real estate investment trust (REIT), gold coin, and foreign exchange have been selected for investment. According to the complexity of modeling in the aforementioned functions, the Metaheuristic Genetic algorithm has been used. The results are indicative of the importance of objective formulation selection. The retirement income objective function has the nature of more wealth accumulation and more control over economic and market turbulences through higher cooperation in investment and as a result, it has been recommended as the optimal function.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ezatollah Abbasian
Associate Professor of Economics, Department of Public Administration, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
Mohammad Ali Kamali
Ph.D. in Finance, Department of Finance, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :